ПозитивнаImpact 6/10✅ Production-Ready🏢 Від 50 людей🏭 Виробництво і Промисловість Енергетика

Система комп'ютерного зору запобігає травмам на виробництві

Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data1 день тому0 переглядів

Стартап Two-i впровадив систему комп'ютерного зору на виробництві ExxonMobil, яка моніторить використання засобів індивідуального захисту та запобігає несчастним випадкам. Це дозволяє промисловим компаніям зменшити ризик травм та пов’язаних з ними фінансових втрат без додаткового персоналу.

ВердиктПозитивнаImpact 6/10

🏗️ Зменшує ризик. Система комп'ютерного зору Two-i запобігає несчастним випадкам на виробництві — для промислових компаній, які хочуть покращити безпеку без додаткового персоналу.

Що це означає для вас

Власнику / керівнику

Оцініть можливість впровадження видеоаналітики Two-i на одному виробничому участку для моніторингу SPP

🕐 Заповніть форму на сайті Two-i щоб отримати тестовий доступ та обговорити демо‑версію (20 хв)

🛠 Інструмент: Two-i

Пропустіть, якщо: якщо ваша компанія не має можливості встановити IP‑камери або обеспечити стабільне інтернет‑з’єднання

IT-команді

Налаштуйте інтеграцію камер з хмарним сервісом Two-i та протестуйте сповіщення про порушення SPP

🕐 Під’єднайте одну тестову IP‑камеру до сервісу Two-i і отримайте перше сповіщення в тестовому режимі (25 хв)

🛠 Інструмент: Two-i

Пропустіть, якщо: якщо ваша команда не має досвіду роботи з RTSP потоками або хмарними API

Якщо ви хочете зменшити травматизм на виробництві без нових працівників — подивіться, які AI-інструменти безпеки вже доступні вашій компанії.

Отримати карту AI-можливостей →

🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?

Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.

Заповнити профіль · 30 секунд
Детальний розбір ↓

TL;DR

  • Дата публікації: 2026-08-20
  • Клієнти: місцеві ради та приватні компанії
  • Об’єкт впровадження: ExxonMobil (нафтова газова компанія)
  • Результат: запобіг кільком потенційно смертельним випадкам на виробництві
  • Технологія: алгоритм реального часу видеоаналітики SPP (средства індивідуального захисту)

Як це змінить ваш ринок?

В промисловості основним блокером безпеки є залежність від ручних інспекцій, які не можуть відстежувати порушення постійно. Автоматизована система комп'ютерного зору Two-i виявляє неправильне використання SPP у реальному часі, що зменшує кількість травм та простоїв через аварії. Це призводить до нижчих страхових prémій та збільшення продуктивності.

Визначення: Комп'ютерне зір — галузь штучного інтелекту, яка дозволяє машинам інтерпретувати та аналізувати візуальну інформацію з зображень або відео.

Для кого це і за яких умов

Потрібні IP-камери з роздільною здатністю не менше 1080p, стабільне інтернет‑з’єднання та доступ до хмарного сервісу Two-i. Для налаштування достатньо одного IT‑спеціаліста або інтегратора; процес займе до 1 робочого дня. Ефективний розмір компанії — від 20 до 500 співробітників на виробництві, де є ризик порушень техніки безпеки.

Альтернативи

ПродуктЦінаДе працюєМін. вимогиКлючова різниця
Two-iдані не розкритіХмарний SaaS, можливе локальне розгортанняIP‑камера 1080p, інтернетСпеціалізований алгоритм відстеження SPP у реальному часі
IBM Maximo Visual Inspectionвід $500/міс за камеруХмарний та on‑premGPU сервер, камера з потоковим відеоГнучкі моделі виявлення об’єктів, інтеграція з SAP
Azure Video Analyzer$0.005 за хвилину аналізуAzure хмараAzure підписка, камера з RTSPШирокий набір готових AI‑моделей, масшташтування у хмарі

💬 Часті запитання

Алгоритм Two-i аналізує кадрове потоково, порівнюючи виявлені елементи одягу та обладнання з шаблонами правильного носіння SPP. При відхиленні від шаблону система генерує сповіщення для оператора або безпосередньо зупиняє машинне обладнання.

Такий розбір щоранку о 08:00

Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram

7 днів безкоштовно
computervisionworkplacesafetyExxonMobilTwo-ivideoanalytics

Навчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації

За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.

Дізнатись більше → aiupskill.live